Dane niestrukturalne

Wprowadzenie do BigQuery

Matt Forrest

Field CTO

Dlaczego dane niestrukturalne są ważne

Przykład z danymi niestrukturalnymi:

/*--------------+-----------------------------------------*
 | customer_id  | emails                                  |
 +--------------+-----------------------------------------+
 | 12345        | ['[email protected]', '[email protected]']   |
 *--------------+-----------------------------------------*/

ARRAYs

SELECT ARRAY
  (SELECT 'bigquery' UNION ALL
   SELECT 'analytics' UNION ALL
   SELECT 'sql') AS new_array;


/*------------------------------------*
 | new_array                           |
 +------------------------------------+
 | ['bigquery', 'analytics', 'sql']   |
 *-----------------------------------*/

SELECT ARRAY
  (SELECT 'bigquery' UNION ALL
   SELECT 'analytics' UNION ALL
   SELECT 'sql')[1] as result;


/*---------------*
 | result          |
 +---------------+
 | 'analytics'   |
 *---------------*/

STRUCTs

SELECT
  STRUCT

  <skill string, learning bool>
  ('big query', true)    
  as skills;


/*--------------+--------------*
 | skills.skill | learning     |
 +--------------+------------- +
 | 'big query'  | true         |
 *--------------+--------------*/

SELECT
  STRUCT
  <skill string, learning bool>

  ('big query', true).skill    
  as key;


/*--------------+
 | key.         |
 +--------------+
 | 'big query'  |
 *--------------*/

ARRAY_LENGTH i ARRAY_CONCAT

SELECT
  ARRAY_LENGTH(
    [
      '[email protected]', 
      '[email protected]'
    ]) as len;

/*------*
 | len  |
 +------+
 | 2    |
 *------*/

SELECT
  ARRAY_CONCAT(
    ['one'], ['two']) as new_array;

/*-------------------*
 | new_array         |
 +-------------------+
 | ['one', 'two']    |
 *-------------------*/

UNNEST

Rozwijanie danych e-mail za pomocą UNNEST:

SELECT 
    * 
FROM
    UNNEST(['[email protected]', '[email protected]']) as emails;

/*-------------------+
 | emails            |
 +-------------------+
 | '[email protected]' |
 | '[email protected]'  |
 *-------------------*/

UNNEST z STRUCTs

Przykładowe dane – STRUCT wewnątrz ARRAY:

[
    {'big query': true},
    {'sql': true}
]

SELECT 
    my_skills.skill, 
    my_skills.learned
FROM 
    UNNEST(skills) as my_skills

/*--------------+--------------*
 | skill        | learned      |
 +--------------+------------- +
 | 'big query'  | true         |
 +--------------+------------- +
 | 'sql'        | true         |
 *--------------+--------------*/

SEARCH

Wyszukiwanie w danych e-mail:

SELECT 
    SEARCH(['[email protected]', '[email protected]'], 'gmail.com') as results;

/*----------*
 | results  |
 +----------+
 | true     |
 *----------*/

Ściągawka: dane niestrukturalne

ARRAYs

Podobne do list z uporządkowanymi wartościami
Dostęp przez indeks od 0 (np. my_array[0])

STRUCTs

Podobne do JSON lub słownika
Mogą mieć dowolną strukturę z wieloma typami danych
Struktura musi być taka sama dla wszystkich wierszy w kolumnie

ARRAY_CONCAT/ARRAY_LENGTH

Łączenie tablic i pomiar ich długości

UNNEST

Spłaszcza dane typu ARRAY

SEARCH

Przeszukuje ARRAYs lub STRUCTs w celu znalezienia pasujących wartości

Czas na ćwiczenia!

Wprowadzenie do BigQuery